Курс Python → Оценка точности модели
Для того чтобы эффективно оценивать работу нашей модели машинного обучения, необходимо определить метод тестирования. Этот метод позволит нам оценить точность модели на тестовом наборе данных. Основное отличие метода тестирования от обучения заключается в том, что во время тестирования мы используем функцию model.eval(), которая переводит модель в режим тестирования. Также мы используем функцию torch.no_grad(), которая отключает вычисление градиента, поскольку во время тестирования нам не нужно обновлять веса модели.
Для начала необходимо перевести модель в режим тестирования с помощью функции model.eval(). Это позволяет модели работать в режиме, оптимизированном для тестирования, а не для обучения. Затем мы используем функцию torch.no_grad(), чтобы временно отключить вычисление градиента. Это позволяет ускорить процесс тестирования, так как нам не нужно хранить информацию о градиентах.
После того как модель переведена в режим тестирования и вычисление градиента отключено, мы можем приступить к оценке точности модели на тестовом наборе данных. Для этого вычисляем средние потери (loss) для каждого объекта в тестовом наборе. Затем суммируем потери и делим на общее количество объектов, чтобы получить среднюю потерю для всего тестового набора.
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
test_loss += loss.item()
После вычисления средних потерь на тестовом наборе данных, можно также оценить общую точность модели. Для этого можно использовать метрики оценки качества, такие как accuracy_score или confusion_matrix. Общая точность модели на тестовом наборе позволяет оценить ее работу и сравнить с другими моделями или параметрами обучения.
Другие уроки курса "Python"
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Установка и использование библиотеки google
- Pillow: работа с изображениями
- Форматирование чисел в Python
- Управление IP-адресами через прокси
- Добавление элемента в список.
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Обработка исключений в Python
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Работа с датой и временем в Python
- Капитализация строк
- Комплексные числа в Python
- Применение функции map() в Python
- Модуль antigravity: генерация координат
- Преобразование данных в Python
- Реверс строки и списка в Python.
- Измерение времени выполнения кода
- Лямбда-функции в Python
- Принципы SRP и OCP
- Получение комбинаций в Python
- Дефолтные параметры в Python
- Поиск повторов в списке
- Использование функции enumerate()
- Функции any() и all() в Python
- Работа с итераторами в Python
- Работа с Telegram API на Python
- Множественное присваивание в Python
- Переопределение метода
- Создание множества в Python
- Проверка версии Python
- Метод radd для пользовательских чисел
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Многострочные комментарии в Python
- Сравнение def и lambda-функций
- Отладчик pdb: начало работы
- Структурирование именованных констант
- Метод lt для сортировки объектов
- Оператор assert в Python
- Извлечение аудио из видео
- Установка User-Agent в Python
- Работа с датами в Python
- Работа со списками
- Разработка Telegram-ботов
- Метод get для словарей
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Оператор continue в Python
- Поиск индекса элемента















